수질 예측을 위한 딥러닝

 

수질 예측을 위한 딥러닝의 신뢰성을 종합적으로 평가하기 위해 순환 기반(LSTM), 연산자 기반(DeepONet), 어텐션 기반(Informer)의 세 가지 모델 패러다임을 검토했습니다. 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터는 아래에 설명되어 있으며, 개략적인 개요는 그림 S2 에 제공됩니다 .

LSTM

장단기 메모리(LSTM) 모델은 시계열 예측을 위해 순차적 정보를 활용하도록 설계된 순환 신경망(RNN) 모델의 대표적인 구성원입니다.58 장기적인 의존성을 포착할 때 기울기 소실 문제를 겪는 일반적인 RNN과 달리, 59 LSTM은 이러한 한계를 해결하기 위해 메모리 메커니즘을 통합 했습니다 . "메모리 상태"와 "게이트"를 포함하는 이 메커니즘은 모델이 시간에 따라 어떤 정보를 유지하고 어떤 정보를 버릴지 조절할 수 있도록 하여 시간적 패턴을 더욱 효과적으로 학습할 수 있게 합니다. 본 연구에서는 512개의 은닉 유닛과 0.3의 드롭아웃 비율을 가진 2층 LSTM을 구현했습니다. 입력 시퀀스 길이는 계절 및 연간 주기를 포착하기 위해 365일로 설정했습니다.28 학습 은 AdamW 옵티마이저를 사용하여 초기 학습률 0.001, 100 에포크마다 0.5의 감쇠율을 적용하여 수행했습니다.

 

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